Comparativas de YouTube

Importante: Esta función solo está disponible para las cuentas incluidas en la lista de entidades permitidas. Comunícate con tu representante de Google si necesitas acceder a esta función.

La BenchmarksService permite que los anunciantes y las agencias comparen el rendimiento de sus anuncios de YouTube con las comparativas de la industria. Con este servicio, puedes evaluar el rendimiento de tus campañas en relación con los verticales de la industria o con todos los anunciantes en categorías específicas de productos y servicios.

Funciones clave

Con BenchmarksService, puedes hacer lo siguiente:

• Comparar el rendimiento: Evalúa las métricas de tarifas promedio de un cliente (como el CPM, el CPV, la CTR y la visibilidad) en comparación con los promedios agregados de la industria.
• Analiza la participación de mercado: Comprende la presencia relativa de un cliente en el mercado a través de la cuota publicitaria de la marca (impresiones relativas) y la cuota de inversión.
• Evalúa la posición competitiva: Mide la posición competitiva de un cliente con métricas de percentiles que clasifican el rendimiento en dimensiones clave en niveles competitivos (como Líder del mercado o Competidor).
• Segmentar por período: Agrupa las métricas de comparativas según niveles de detalle temporales semanales, mensuales o trimestrales.
• Descubre las dimensiones de comparativas admitidas: Consulta los rangos de fechas disponibles, las ubicaciones geográficas, los productos publicitarios y las fuentes de comparativas (verticales de la industria o categorías de productos y servicios).

Nota: Debes proporcionar un ID de cliente del cliente en tus solicitudes. Un ID de cliente de una cuenta de administrador no devolverá métricas del cliente porque las cuentas de administrador no publican campañas publicitarias directamente.

Métodos de descubrimiento

Antes de generar métricas de comparativas, usa los métodos de detección para recuperar los parámetros y criterios de alcance válidos para tus solicitudes.

Enumera las fechas disponibles

El método ListBenchmarksAvailableDates devuelve los períodos históricos que admiten datos de comparativas en un ListBenchmarksAvailableDatesResponse.

La respuesta proporciona dos períodos distintos:

• supported_dates: Es el período general en el que se admiten las métricas de comparativas (inclusive). Las solicitudes de comparativas pueden consultar fechas dentro de este período.
• supported_dates_for_all_metrics: Es un subconjunto de supported_dates que admite el conjunto completo de métricas de comparativas. Ciertas métricas, específicamente las de participación del cliente (share_of_voice y share_of_spend) y las métricas de tasa promedio de la fuente de comparativas, solo están disponibles dentro de este período debido a la disponibilidad limitada de datos. Estas métricas se omiten de la respuesta si el date_range solicitado no se encuentra completamente dentro de supported_dates_for_all_metrics.

Mostrar lista de ubicaciones

El método ListBenchmarksLocations devuelve la lista de ubicaciones geográficas (como países) que admiten datos de comparativas.

Cada BenchmarksLocation en la respuesta incluye lo siguiente:

• location_name: Es el nombre único de la ubicación en inglés (por ejemplo, "United States").
• location_type: Es el tipo de ubicación que corresponde al target_type en la API de Google Ads (por ejemplo, "Country").
• location_info: Es un objeto LocationInfo que contiene la constante de segmentación geográfica (como geo_target_constant: "geoTargetConstants/2840").

Enumera productos

El método ListBenchmarksProducts devuelve la lista de productos y objetivos de marketing disponibles para la comparativa.

Cada entrada de BenchmarksProductMetadata incluye lo siguiente:

• product_name: Es el nombre del producto fácil de usar.
• product_code: Es la cadena de identificador único del producto que se usa cuando se construye un ProductFilter.
• marketing_objective: El objetivo de marketing asociado (BenchmarksMarketingObjective):
  • AWARENESS: Son campañas diseñadas para aumentar el reconocimiento de la marca o el producto.
  • CONSIDERATION: Son campañas diseñadas para alentar a los clientes potenciales a considerar la marca o los productos.
  • ACTION: Son campañas diseñadas para generar una acción de conversión específica.

Enumera las fuentes de comparativas

El método ListBenchmarksSources recupera las fuentes de comparativas disponibles. Especifica los tipos de fuentes que se recuperarán con BenchmarksSourceType:

• INDUSTRY_VERTICAL: Clasificaciones de segmentos de la industria (por ejemplo, "Tecnología" o "Finanzas").
• CATEGORY: Categorías de productos y servicios (por ejemplo, "/Apparel/Clothing"). Las categorías se pueden usar como filtros para definir el alcance de las comparativas cuando se comparan con todos los anunciantes.

La respuesta devuelve una lista de objetos BenchmarksSourceMetadata que contienen una de las siguientes opciones:

• IndustryVerticalInfo: Contiene industry_vertical_name, industry_vertical_id y parent_industry_vertical_id (si corresponde).
• CategoryInfo: Contiene category_name, category_id y category_path (la jerarquía de categorías completa).

Genera métricas de comparativas

Llama a GenerateBenchmarksMetrics para comparar las métricas de los anuncios de YouTube de un cliente con las comparativas de la industria.

Parámetros de solicitud

Un GenerateBenchmarksMetricsRequest define el alcance del análisis. Como mínimo, debes especificar un cliente customer_id, una ubicación geográfica location, un benchmarks_source (como un segmento vertical de la industria específico o todos los anunciantes incluidos en el alcance de category_filter) y un product_filter. De manera opcional, puedes proporcionar un date_range, agrupar las métricas con un breakdown_definition, especificar un currency_code o solicitar funciones adicionales, como PERCENTILE_DATA, a través de supplemental_data.

Para obtener las definiciones y los requisitos completos de los parámetros, consulta la documentación de referencia de GenerateBenchmarksMetricsRequest.

Desgloses por fecha

Puedes agrupar las métricas configurando breakdown_definition.date_breakdown con BenchmarksTimeGranularity:

• WEEK: Agrega métricas por semana. El date_range debe comenzar un domingo y finalizar un sábado (ten en cuenta que esto difiere de la norma ISO 8601).
• MONTH: Agrega las métricas por mes. El date_range debe comenzar el primer día del mes y finalizar el último día del mes.
• QUARTER: Agrega métricas por trimestre calendario. El date_range debe comenzar el primer día del trimestre y finalizar el último.

Métricas de respuesta

GenerateBenchmarksMetricsResponse devuelve lo siguiente:

• customer_metrics: Son las métricas que representan el rendimiento de los anuncios de YouTube de un cliente, incluidas las métricas average_rate_metrics, share_metrics, aggregate_metrics y percentile_metrics.
• average_benchmarks_metrics: Son las métricas de tasa agregadas (RateMetrics) en la fuente de comparativas seleccionada.
• breakdown_metrics: Es una lista de métricas segmentadas según los desgloses definidos en breakdown_definition.

Para obtener las especificaciones completas de los campos, consulta la documentación de referencia de GenerateBenchmarksMetricsResponse.

Métricas de percentil

Las métricas de percentil representan la posición competitiva de un cliente como niveles de percentil entre otros anunciantes dentro del análisis del alcance.

Requisitos previos

Para recuperar las métricas de percentil, tu solicitud debe cumplir con los siguientes requisitos:

1. Fuente de comparativas: benchmarks_source debe seleccionar all_advertisers = true.
2. Filtro de categoría: Se debe proporcionar category_filter, que contiene uno o más category_ids válidos recuperados de ListBenchmarksSources.
3. Datos complementarios: Debes agregar PERCENTILE_DATA al campo supplemental_data en GenerateBenchmarksMetricsRequest.

Niveles de percentiles

El rendimiento de un cliente se clasifica en uno de los valores de enumeración BenchmarksCustomerPercentileTier (que van desde DEVELOPING para los niveles inferiores hasta MARKET_LEADER para los anunciantes con el mejor rendimiento). Para obtener una descripción de cada nivel y sus límites de percentiles, consulta la documentación de referencia de BenchmarksCustomerPercentileTier.

Ejemplo de solicitud

En el siguiente ejemplo, se ilustra una carga útil de solicitud JSON de REST para generar métricas de comparativas con niveles de percentiles para un usuario que compara el rendimiento de los anuncios de YouTube de su cliente con el de otros anunciantes que publican anuncios en la categoría /Apparel/Clothing:

{
  "customer_id": "1234567890",
  "location": {
    "geo_target_constant": "geoTargetConstants/2840"
  },
  "benchmarks_source": {
    "all_advertisers": true
  },
  "category_filter": {
    "category_ids": ["10176"]
  },
  "product_filter": {
    "marketing_objective_list": {
      "marketing_objectives": ["AWARENESS", "CONSIDERATION"]
    }
  },
  "supplemental_data": [
    "PERCENTILE_DATA"
  ]
}

La respuesta que incluye los datos de percentil adicionales solicitados:

{
  "customer_metrics": {
    "average_rate_metrics": {
      "average_cpm": 5.42,
      "click_through_rate": 0.0185
    },
    "share_metrics": {
      "share_of_voice": 0.0345,
      "share_of_spend": 0.0410
    },
    "aggregate_metrics": {
      "cost": 15200.0,
      "impressions": 2800000.0,
      "clicks": 51800.0
    },
    "percentile_metrics": {
      "cost_percentile_tier": "STRONG_COMPETITOR",
      "impressions_percentile_tier": "STRONG_COMPETITOR",
      "clicks_percentile_tier": "MARKET_LEADER",
      "video_trueview_views_percentile_tier": "COMPETITOR",
      "viewable_impressions_percentile_tier": "STRONG_COMPETITOR",
      "interactions_percentile_tier": "MARKET_LEADER",
      "engagements_percentile_tier": "COMPETITOR"
    }
  },
  "average_benchmarks_metrics": {
    "average_rate_metrics": {
      "average_cpm": 6.15,
      "click_through_rate": 0.0142
    }
  }
}

Manejo de errores

Cuando llames a BenchmarksService, es posible que encuentres errores específicos de las consultas de comparativas en BenchmarksError:

• MAX_QUERY_COMPLEXITY_EXCEEDED: La combinación de entradas solicitadas es demasiado compleja para procesarse. Para reducir la complejidad de la búsqueda, haz lo siguiente:
  • Selecciona un filtro de categoría o fuente de comparativas más específico o detallado.
  • Acorta el date_range solicitado.
  • Reduce la cantidad de productos en product_filter.
• NO_METRICS_FOUND: No se encontraron métricas para la combinación solicitada de entradas (por ejemplo, una categoría de nicho en una ubicación y un período específicos en los que ningún anunciante publicó campañas). Intenta ajustar la categoría, la ubicación, el período o los productos.

Para obtener información general sobre el manejo de errores de la API y las prácticas recomendadas, consulta la guía de manejo de errores.